[发明专利]复杂背景下的大钟料罐容器移动目标视觉定位与动态跟踪方法

说明书

本发明公开了一种复杂背景下的大钟料罐容器移动目标视觉定位与动态跟踪方法，包括以下步骤：摄取料罐筒口并含有卸料通孔的采集视频；取2000张优质图片组成图片集，将卸料孔用红色矩形标注出，并按照0.7:0.3的比例将图片集分成训练数据集和验证数据集；利用K‑means聚类分析算法计算出训练数据集在进行tiny_yolov3网络模型训练时所需要的尺寸；采用训练数据集对tiny_yolov3网络模型进行训练，得到tiny_yolov3网络权重文件。将工业相机所采集到的待识别的图片输入tiny_yolov3网络；设定识别率阈值和IOU阈值，用于对初始目标识别集合进行筛选，得出可识别目标和不可识别目标；对不可识别目标框识别集合，采用获取运动轨迹方法对目标框进行检测。有益效果：检测结果好，可对遮挡的目标进行识别。

技术领域

本发明涉及大钟料罐容器视觉跟踪技术领域，具体的说是一种复杂背景下的大钟料罐容器移动目标视觉定位与动态跟踪方法。

背景技术

大钟料罐容器，在工业生产中是一种常见的生产设备。在工件的表面热处理工艺中，常见的有粉末渗锌工艺，即粉末渗锌是将钢铁构件、锌粉及惰性冲击介质混合填充在密封的不锈钢容器中，将容器放置在热处理炉中，在旋转容器下加热到350～450℃并保温一段时间，利用金属原子的热扩散作用，活性锌原子则由钢铁制件的表面向内部渗透，同时铁原子则由内向外扩散，在制件表层形成了一个均匀的锌—铁化合物即渗锌层。工业化粉末渗锌过程是在不断滚动状态下进行加热处理，粉末混合物与工件之间的机械摩擦、冲击作用，不仅有利于新鲜扩散渗剂与被处理界面的紧密接触，而且使得被加热介质温度场均匀化，并有效促进冶金扩散化学反应。加工之前，通常是将待加工钢铁构件提前放入料罐容器后，通过吊装工具将多个料罐容器逐一吊装至竖向安装在热处理炉内的料罐筒内，使所有料罐容器都叠放在料罐筒内。经高温处理后，需要将料罐容器一一从料罐筒内取出，但是由于温度高、现在粉尘大，在吊装连接时，找不到吊装点，并且危险系数高，不适合工人近距离接触。为克服上述问题，人们提出将料罐筒放倒后，从料罐筒口一一将料罐容器逐一拉出的方式，将料罐容器取出。为了达到上述目的，人们在所有料罐容器上均开设卸料通孔，并在加工前吊装时，将所有料罐容器上的卸料通孔一一正对。则在取出料罐容器时，由于工艺要求，需要将通孔和收拉杆处于同一直线上，用于将收拉杆从料罐筒口的一端经卸料通孔伸入到料罐筒底部后，拖动所有料罐容器向料罐筒口方向移动。

但是由于即使料罐筒放倒后，由于工艺要求，料罐筒带动料罐容器在旋转，收拉杆在伸入卸料通孔时无法定位，并且由于料罐筒口粉尘烟雾大，安全视野范围内，卸料通孔有时可见，有时又不可见，收拉杆在工作时，不能找到卸料通孔的位置，无法完成料罐容器的取出操作。

利用视觉定位技术来检测大罐的卸料孔是一个很好的选择，然而对于传统算法而言，需要利用大罐表面的灰度值与卸料孔灰度值的差异进行分割。烟尘会对光线有阻挡作用。在粉尘的干扰下，目标看起来比较模糊，尤其是目标与邻近区域边界变得不清晰，当空气中粉尘浓度较高时，还会完全遮挡目标。此外，厂房中的光照强度是不稳定的，因此传统算法在粉尘环境下容易失效。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种复杂背景下的大钟料罐容器移动目标视觉定位与动态跟踪方法，通过建立tiny_yolov3网络模型，以料罐上的卸料通孔作为目标识别，并且通过设定阈值，筛选出不可识别的目标框，并对不可识别的目标采用运动轨迹的方式对目标进行检测，最终模拟得到的检测效果好，识别度高。

为达到上述目的，本发明采用的具体技术方案如下：